歐洲藥品管理局(The European Medicines Agency,EMA)於3月底至6月初陸續發布四份利益衝突範。包括「處理管理董事會利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Policy on the Handling of Conflicts of Interests of the Management Board),將董事會自過去的利益衝突獨立出來單獨規範;並針對違反利益聲明揭露訂立「EMA科學委員會和專家違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts),和「EMA管理董事會違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Management Board Members);以及修定「處理管理董事會、科學委員會成員和專家利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts)。
針對專家和管理董事會所制定的處理利益衝突規範,主要目的是確保兩者在參與EMA的活動時,不會發生與醫藥業者相關聯的利益衝突,影響EMA公正性。觀察上述規範,可以發現EMA對於專家和管理董事會兩者的規範原則相當一致,皆聚焦於增進利益衝突處理過程的強健性(robustness)、有效性(efficiency)和透明性(transparency)。分別規範的原因在於兩者功能上的區別,分述如下:
1. 專家規範層面,有鑒於在先進醫藥領域中的專家有限,缺少可替代性,因此規範目的在於兼顧公正性與專業之間的平衡;
2. 管理董事會層面,由於其主要任務為監管和決策,規範上區別成員所參與活動的程度和範圍做更為細部的規範,與專家不同,並非有利益衝突就必須迴避。
為進一步加強EMA處理利益衝突的強健性,EMA科學委員會和專家,以及管理董事會違反利益衝突信賴程序的主要規範內容為專家和管理董事會成員作出不實利益聲明時,EMA的處理程序。可區分為調查、聽證與修正三個階段,分述如下:
1.調查階段,首先調查系爭當事人是否為不實之利益聲明後,評估是否啟動違反利益衝突信賴程序;
2.聽證階段,召開聽證會,聽證系爭當事人陳述觀點。倘若確定違反利益衝突信賴,系爭當事人即自EMA除名;
3.修正階段,EMA將審查系爭當事人曾經參與科學審查案件的公正性,並評估是否進行補救措施。
雖然EMA對於專家是否確實聲明利益缺少強制力,然而仍能透過新的利益衝突機制設計,看出EMA對完善利益衝突規範的企圖,值得近來正在修訂利益衝突機制的我國學習。
全球創新研究平台StartupBlink 於2025年5月20日發布《2025全球新創生態系指數》(Global Startup Ecosystem Index 2025),分析與評比全球118個國家及1,473座城市新創生態系之數量、品質與商業環境。其中新加坡自2021年起全球排名不斷攀升,於2022年起佔據亞洲第1之寶座,截至2025年更躍升全球第4,僅位居美國、英國及以色列之後。 新加坡新創生態系之競爭力優勢如下: 1、穩定金融環境:企業與銀行具備充足流動資本與健康償債能力。 2、親商環境制度:新加坡政府以全球創業者計畫(Global Founder Programme, GFP),提供便利簽證、產業人脈引介等多方面支持,吸引經驗豐富之創辦人至新加坡創業。 3、優惠稅務措施:因應全球最低稅負制度,增訂「可退還投資抵減」(Refundable Investment Credit, RIC),針對促進新加坡經濟或提升新興產業成長為重大投資之公司,可扣抵企業應納之稅負。 4、推動產學合作:新加坡學術界除了積極培育高素質人才進行研發外,亦提供專業知識諮詢、產業交流機會,及海外業務拓展之協助,積極推動產學合作,使校園成為創業之溫床。 2025年全球新創生態系面臨兩大衝擊,即AI技術的崛起與迅速更跌,與複雜多變的地緣政治,促使政府須在詭譎的全球局勢中,因應情勢調整國家發展策略,推動新創持續成長。而新加坡政府及學術研究機關均致力推動新創政策,加上充足的基礎設施,吸引大量國際人才與投資,進而促使該國新創生態系之蓬勃發展。
英國政府擬限制18歲以下孩童於社群軟體按讚功能英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於今(2019)年4月15日發布「合適年齡設計:網路服務行為準則」(Age appropriate design: a code of practice for online services)諮詢報告,針對18歲以下孩童使用網路服務所涉及個人資料之相關議題提出遵循標準,要求網路服務提供商應受遵循以保障孩童隱私資訊。 本次諮詢報告主要針對網路服務如何適當確保孩童個人資料,同時符合歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)以及《隱私及電子通訊規則》(Privacy and Electronic Communications Regulations, PECR),若網路服務提供商未依循該行為準則,將很難證明符合GDPR、PECR規定,ICO亦採取監管措施(regulatory action),包含警告、譴責、執行通知、罰款等。於諮詢報告中,臚列涉及個人資料事項,包括資料共享、地理定位(geolocation)、家長監控(parental controls)、輕推技術(nudge techniques)、默認裝置(default settings)、側寫(profiling)等多達16項遵循標準,其中輕推技術引發抑制網路科技發展、過度監管爭議。 所謂「輕推技術」是指專為引導用戶或鼓勵用戶決策時可以點選之程式以表示用戶想法,簡而言之Facebook、Instagram按「讚」功能、社群軟體Snapchat「Streaks」互動功能,或是新聞網頁常見「是」或「不是」選擇性問題視窗等即是輕推技術應用。由於輕推技術之設計會蒐集用戶瀏覽網頁習慣,甚至透露其個人性格、生活狀態給廣告商或社群媒體等。 諮詢報告指出,依據GDPR前言第38點規定,因孩童對於其個人資料處理之可能風險、結果及相關保護措施及其權利認知較低,同時依GDPR第5條規定個人資料之蒐集處理與利用,對資料主體者應為合法、公正及透明(lawfulness, fairness and transparency)。但輕推技術的運用將會促使資料主體者更容易地提供其個人資料,同時,尤其會誘導兒童去選擇隱私保護較低的選項設定或花費更多時間在這些服務上,而此一技術之運用正是利用資料主體者之心理偏差(psychological bias),而違反了公平與透明原則。因此諮詢報告書要求網路服務提供商應主動限制孩童使用輕推功能。ICO於諮詢文件更詳細依0-5歲、6-9歲、10-12歲、13-15歲、16-17歲不同年齡層限制輕推技術應用之程度,或在何種情況須有家長陪同,以保障孩童隱私。 此項標準引來正反兩派意見,主張自由市場(free market)人士批評,認為有過度監管之嫌並阻礙科技發展,輕推技術本身不是問題,而是在於蒐集個人資料後要做那些運用,同時要如何執行限制技術之應用亦將是問題所在。而贊成者認為廠商如提供網路服務給所有年齡層時,應有特別措施以保護不同年齡層之人,因此對於孩童與成人間之監管程度應有區別。該諮詢報告於今(2019)年5月31日截止公眾諮詢階段,並預計2020年初施行該行為準則。
香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。